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Enregistrement W4323924311 · doi:10.1177/14614448231158387

Verified play, precarious work: GamerGate and platformed authenticity in the cultural industries

2023· article· en· W4323924311 sur OpenAlexaff
Nelanthi Hewa, Christine H. Tran

Notice bibliographique

RevueNew Media & Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffordanceArgument (complex analysis)HarassmentJournalismIdentity (music)SociologyKey (lock)Work (physics)VisibilityDigital mediaMedia studiesPublic relationsEpistemologyAestheticsPolitical scienceComputer scienceComputer securityLawEngineeringArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article argues that GamerGate, a critical hashtag event in the history of digital harassment, is key to understanding contemporary identity verification systems and digital labour. We build our argument from a comparative analysis of two case studies: (1) digital journalistic responses to GamerGate and (2) Twitter’s account verification ‘checkmark’ system from 2021 to 2022. These phenomena showcase the linkages between the gendered and raced policing of journalists and users during GamerGate and the rise of ‘authenticity’ as a key resource for journalists and other platformed creators in the present. We draw on digital games, journalism and critical media studies to analyse the work of ‘authenticity’. We argue that platform affordances such as identity verification badges are fundamentally implicated in the work of users to appear ‘real’, even as the visibility requisite for realness brings uneven risks for marginalised cultural workers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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